進学率の地域格差に関する研究：都道府県データを用いて

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(1)KIER DISCUSSION PAPER SERIES KYOTO INSTITUTE OF ECONOMIC RESEARCH Discussion Paper No.1303. “進学率の地域格差に関する研究：都道府県データを用いて”. 大井方子 2013 年 4 月. KYOTO UNIVERSITY KYOTO, JAPAN.

(2) 進学率の地域格差に関する研究：都道府県データを用いて. 大井方子 *† 2013 年 4 月. 要約この論文は、各都道府県の大学進学率が何故地域によってバラつきが生ずるのか原因を突き止めることを目標としている。従来、地域格差が生ずる理由として、①経済力、②大学までの距離の大小、③地域内学部定員（収容力）、④親の職業や家庭内教育環境などが論じられてきた。しかしながら、この論文では、それらのいずれであっても地域間で生じている大きな格差を説明できないことを示している。進学率が 50%に達し依然として少子化が進行している現在、進学の可否を左右すると思われる経済力に関しては、もはや主要な制約要因ではなくなったとしている。この論文では地域比較に際して、社会的・経済的条件が全国一様になるように均質化して、それでも大きなバラつきが残っていることを立証している。さらにこれらのデータから格差の大きな地域を抽出し、特異な地域に関してそこの土地柄とも言うべき文化的特性を考察できるように手掛りを与えている。つまりこの論文は、希望すれば誰でも入れるような大学全入という状況を踏まえて、統計処理の様々な手法を駆使して、格差研究に関する新しいパラダイムを提案しようとするものである。（JEL Code:. * †. I24、R19、Z10）. 高知県公立大学法人高知短期大学〒780-8516 高知市永国寺町 5－15 tel.088-873-2156(代)、FAX 088-873-3934(共用) e-mail: [email protected]. この論文は、京都大学経済研究所共同利用・共同研究拠点のプロジェクト研究の成果である。 1.

(3) １．はじめに大学進学率はこの 20 年で大きく上昇した。1975 年以降、大学進学率は 25％前後で安定的に推移し、1990 年は 24.6％であった。その後、急速に上昇し、2010 年は 49.3％に上昇した（図１参照）。しかし、進学率の地域格差は依然として大きい。進学率は、西高東低、東北・北海道が低い。また四国 4 県の中では高知が際立って低い。この進学率の違いの原因は何か。一般に、家計収入が低ければ子に進学させる余裕がないと受け止められてきた。具体的には、①経済力、②大学までの距離の大小（小林（2009）参照）、③地域内学部定員（収容力）（小林（2009）参照）、④親の職業や学歴（原・盛山（1999）、荒牧（2000）、濱中・米澤（2011）参照）や家庭内教育環境（苅谷（2001、20013）、相澤（2011）参照）などが社会学者や教育学者達により論じられてきた。特に都道府県別では、①の経済力として都道府県別一人当たり県民所得を用い、都道府県別で一人あたり. 県民所得が低いと進学率も低いことが指摘されている（数土（2010）、小林（2009）参照）。つまり、進学率が低いということは、進学させたくてもできない、いわば所得格差の現れのようにみえる。しかし、所得がないから大学に行けないと考えるのは正しいだろうか。実は所得が低くても進学率の高い地域は各地に見られる。一方 20 年間 GDP が変わらないのに進学率が上がっているのは何故かという疑念が残る。さらに、経済的条件を統計的にコントロールしたとしても全国一様になるはずがないであろう。つまり、進学率がおよそ 50％に達した現在、地域格差を経済的問題として捉えることには無理があるのではないかと考える。その一方、橘木（2004）や乾等（2012）といった経済学者達からもまた、別の角度から、今までの進学説明要因の限界を指摘している。すなわち、ベッカー（1964）流の人的資本理論は日本においてはあてはまりが悪い。つまり、学歴を獲得したからといって必ずしも高い収入を得られるわけではない。そのため、この現象の理由は不明であり、子供達を進学に駆り立てるもっと別の重要なものがあるはずであると指摘している。この論文では、社会的・経済的条件を全国一様にして各地の進学率を比べることによって顕著に高いところ、低いところを選び出せるような仕組みを考えたい。そしてこのような特徴的な地域について何故そのような結果になっているのか調べられるようにする。この調査によって、もし必要ならば、改善のポイントを明確にする手がかりが得られるようになるだろう。以下、２節で進学率の格差について例をもって示す。３節で進学率の地域平準化比較の方法を示し、４節で分析結果を行う。５節をまとめとする。. 2.

(4) ２．進学率の格差について大学進学率については以前から「1 人当り県民所得」との関係が強いとされてきた。子供を大学に進学させる親の負担を考えると、当然家庭の経済力が問題になるところから家計の豊かさを表す指標として 1 人当り県民所得が用いられるのは理解できる。しかしながら、過去 20 年間における急速な進学率の上昇、地域間の格差、またその格差の固定化を見ると、必ずしも経済力だけで大学進学率を論ずるのには疑念がある。もちろん今までは経済力の他にも、①大学からの距離、②県内の大学収容率（定員）、③ 親の職業・学歴などに基づく教育インセンティブの強弱等様々な観点からこの問題が研究されてきた。それでも研究の多くは経済力との関わりを背景としており、大学に進学しない者は、大学に行きたくても行けない、あるいは学びたくても学べないいわば同情すべき立場として意識されているように思われる。大学進学率が 50%に達した現在、進学する者と進学しない者の違いは、大学で高等教育を受けることを望んだにも関わらず経済力の制約如何によって希望が叶ったり、叶わなかったりしているのかどうか検証してみる必要がある。筆者はこの観点から、経済力の違いが必ずしも進学率を規定するものでないことをいくつか例を以って示したい。 (1) 経済指標としての県民所得の問題点冒頭述べたように、地域の経済力を表す指標として県民所得が従来当然のように用いられてきた。公的経済も含めた各県全体の経済力をこの指標で表すことについては異論ないが、子を進学させるかどうかを決めるのは極めて私的事情に属する判断であろう。この点、県民所得は、企業所得、雇用者報酬、財産所得から成っており、個人よりもむしろ会社の企業活動に影響されている部分が大きい。これに対して、子を進学させようとする親の世代では、大部分の家庭が雇用者報酬を主要な収入源としており、これを考慮に入れれば、別に発表されている雇用者報酬の方がこの世代の家計収入をより適切に反映していると考えられる 1。 (2) 経済力と進学率との関係経済力が果たして進学率を左右しているかどうかについて検討してみよう。全国ベースで考えた場合、1990 年では 3 年前の中卒者 2,005 千人のうち、487 千人が大. 1. 千葉（2006）は、雇用者報酬を「地域の経済的実力を端的に示す（p8）」指標として位置づけている。例えば山口県（2006）、奈良県（2008）も各県民経済の特徴を説明する際に、県民所得と雇用者報酬の違いを指摘している。これらは暗に、雇用者報酬が地域の住民経済的実力を示していることをうかがわせている。 3.

(5) 学に進学した。従って、進学率は 24.3%である。2010 年では同じく 3 年前の中卒者 1,216 千人のうち、599 千人が大学に進学した。従って、進学率は 49.3%である。この間の国民所得の伸びは 341 兆円から 336 兆円（ただし、2009 年）でほとんど変化がない。これだけを以ってしても国民所得あるいは県民所得だけで論ずることは適切ではないと考える。進学者の実数と経済力の関係を見てみよう。進学率だけで比べるとこの 20 年間で約 2 倍になったように見えるがそのかなりの部分は少子化によるもので、進学者実数の伸び率としては 1.23 倍となる。しかしながら国民所得から見た経済力としては横ばいであるため、この点でも大学への進学が国民所得あるいは県民所得で規定されていると結論するのは適切ではない。一方雇用者報酬を見れば同じ期間で 227 兆円から 253 兆円となり約 1.11 倍の上昇を見た。これらの数値に基づいて、進学率が 2 倍になったのは、少子化による生徒数の減少と雇用者報酬の上昇による進学者実数の増加として説明できると思われる。このことからも、進学率は国民所得または県民所得よりも雇用者報酬と密接に連動していると見ることが妥当であろう。 (3) 雇用者報酬と進学率の地域間格差前項では、全国ベースで見ると進学率は雇用者報酬との関係が深いことを示した。しかしながら地域間における進学率の違いを詳しく調べれば、これだけでは一律には論じられないことがわかってくる。 1) 例えば、高知県と他の四国 3 県を比べてみよう。高知県の 1 人当り県民所得は、沖縄県と例年全国最下位を争うほど低い。また、進学率についても他の 3 県の 44.7－48.7% に対し 38.1%と際立って低い。このことから高知県は 1 人当り県民所得が低いので進学率も低いのであろうと思われてきた。しかしながら同県の 1 人当り雇用者報酬はかなり高く、香川県と肩を並べるほどの勢いで、他の 2 つの県を大きく引き離している。実際教育面については、私立中学への受験競争が激しく、生活実感としては県民所得よりも雇用者報酬の方が県民の生活水準をよく表していると感じられる。それにも関わらず、進学率が四国 4 県中最下位となっていることについては、経済的制約以外に理由を求めざるを得ない。 2) 沖縄県も高知県と同じように、1 人当り県民所得は低いが 1 人当り雇用者報酬はそれほど低い訳ではない。しかしながら進学率については 34.3%と、岩手県に次いで全国で 2 番目に低い。実はその原因のひとつは子の数が多いことにあって、もし子の数が全国並みであったとすると 44.9%に改善される。これは沖縄県の親世代は、子の数は多いがその中でも実数として他の県に劣らないほど大学に進学させていると言える。このように地域間の違いを調べる場合には、子を進学させるときの親の負担を考えて、 4.

(6) 子の中の進学割合（つまり進学率）よりもひと組の親が子を何人進学させるか（つまり実数）に着目することも必要である。沖縄県では、現在、親と子の世代の数はほぼ均衡しており人口論からすれば極めて望しい状態にある。しかしながら今後子の数の減少に伴って進学率が次第に上昇すると見込まれる。 3). 北海道と東北各県は、進学率では比較的低位なグループに属している（宮城県は除. く）。しかしながら両者を比べると 1 人当り雇用者報酬においてかなりの落差がある。東北の中で北海道と進学率がほぼ同等な山形県を例にとって比べてみよう。. 大学進学率. 北海道. 山形県. 39.1%. 38.6%. 1 人当り雇用者報酬. 4,523 千円. 3,703 千円. 中卒者割合（対親世代）. 3.619 人/100 人. 4.154 人/100 人. 北海道は、進学率では山形県と僅差であるにも関わらず、雇用者報酬において 1.22 倍、中卒者割合（対親世代）において 0.87 倍と格段に優位な立場にある。本来ならばもっと進学率が高くなければならないはずであるがそうなっていない。要するに親の世代としては、子をもっと進学させるだけの経済力がありながら、実際には低位に留まっていると言わざるを得ない。従来はこれを説明するために大学へのアクセスの難易が論じられてきた。大学拠点としては、北海道の場合は札幌または東京、山形県の場合は仙台または東京となるであろう。距離で測れば北海道はどちらにしても山形県よりも遠くなるが、北海道、山形県ともに郡部におれば通学できる位置にない点では同じである。また、東京に行くことを考えれば北海道は飛行機、山形県は新幹線となるであろうが今や飛行機であろうと新幹線であろうと運賃には大差ない。この点から、「北海道が山形県より大学へのアクセスが大変だから、経済力があるにも関わらずあまり子供を進学させられない。」とする理論には賛同できない。北海道と、これよりアクセスの面ではさらに不利と思われる沖縄県と比較してみよう。先に沖縄県は子の数が多いためにいわば見かけ上進学率が低くなっていると述べた。そこで中卒者の数を全国並に調整して見ると進学率は 44.9%となり、北海道のそれをはるかに超えてしまう。この点からも北海道の進学率が低いのは、経済的事情や大学へのアクセスの困難さとは思われないのである。 (4) 農業者子弟の進学率親の職業による子供の進学率の違いを調査した論説では、農家の子弟は進学率が低いと 5.

(7) している。かつては農家は概して貧しいから進学したくてもできないという状況があったことは否定できない。しかしながら現在、働き盛りの親世代が担っている農業は昔と様変りして、規模拡大と多角化が進んでいる。営農のための土地、施設、農機などは勤め人では持てないような経営資産で、農業は一種の装置産業となっている。このような環境の中で育った子弟に対して「貧しいから進学できない」のだろうと推論するのは間違いではないか。学問を続けるよりも、親の資産を受け継いで農業を志すという選択がなされたとしてもむしろ当然なことと考えられる。これは農業に限らず一次産業共通に言えることであるが、就業人口の減少は規模拡大のチャンスであり、若い担い手にとってはむしろ家業を継承する意欲が掻き立てられている面もなしとはしない。従って、この産業分野の進学率が低いからといって悲観することはない。親の学歴や家庭環境によって教育に関するインセンティブ・ディバイドが生ずるとする議論がある。親の学歴が低かったり、学問に関心がない家庭では、子が進学する機会が損なわれるとするものである。しかしながら子が向学心を持っていないとして親を非難することは適切ではない。就職か進学かを決断しなければならないときに、育った環境に責任を転嫁するようなもので、いつまでも一人立ちするのを妨げているような論調に聞こえる。本人が望めば誰でも進学できるような、いわば大学全入時代に突入した社会では既に説得力を失っていると言わざるを得ない。. ３．進学率の地域平準化比較前節では、進学率は時代とともに変化し、また地域間でもかなり格差があることを論じた。そしてその格差は、単純に経済力の違いとして片付けることができない例を見てきた。おそらくその背景には、時代の風潮の変化、地域の土地柄や固有の文化あるいは教育環境の特性という経済力以外の理由があるものと推測される。中には沖縄県のように、出生率（ここでは親世代に対する中卒者割合で表す）が他県よりも大きかったために進学率が低まっているなど、社会的条件の違いが経済力の違いと誤認されかねない場合もある。このため、進学率の地域間比較に当っては、様々な違いのある社会的条件を平準化し、しかる後、経済的条件の違いを加味して比較を行うことにより、公平かつ適確に地域の違いを汲み取れるようにする必要がある。このような処理を行うことによって、他から大きく外れた地域を見付け出すのが容易になり、当該地域固有の特殊事情を解明することができるようになる。これを実現するための具体的な手順は以下のようである。 1) 社会的条件の平準化表 1 のデータを参照して、次のように計算する。 6.

(8) 1. 中卒者割合（対親世代人口）を全国水準に合わせる。親世代の人口に対して中卒者割合が全国水準と同じとして中卒生徒数を修正する。進学率の計算は次の通りである。修正進学率１ =大学進学者数 / 修正中卒生徒数 2. 就業者割合（対親世代人口）を全国水準に合わせる。親世代の就業者人口に対する大学進学者割合は地域によって一定と考える。そこで親世代の就業者割合（対親世代人口）が全国水準と同じとして就業者数を修正したときに、これに比例して大学進学者数も変化するとする。この変化した大学進学者数を用いて、修正進学率２ = 修正進学者数１ / 修正中卒生徒数 3. 第１次産業の就業者割合を全国水準に合わせる。第１次産業従事者の子弟の進学率が低いという傾向を反映した計算である。先ず大学進学者数（修正大学進学者数１を用いる。）を変えないで、大学進学者割合（対親世代就業者人口）が第１次産業従事者の場合で 0.5、それ以外の産業で 1.0 の比率になるように、産業別に大学進学者割合を再計算する。産業別従事者数については、2.で求めた修正就業者数を全国の産業別従事者数比率に応じて割り振る。大学進学者数は、各産業ごとに再計算された大学進学者割合と全国比率で割り振られた従事者数を乗じ、集計したものとする。この結果、産業構成が全国同一とした場合の進学者数（これを修正大学進学者数２とする）が得られが、この数は第１次産業の割合が高い地域では大きく、低い地域では小さく修正されている。修正進学率３ = 修正進学者数２ / 修正中卒生徒数 2) 経済的条件の影響評価とデータのコントロール前項の計算で社会的条件を平準化した値が得られる。これと各都道府県の 1 人当り雇用者報酬と比べたものが真の経済的評価と言えるであろう。本稿では両者の相関、回帰係数の算定、データのバラツキから見た経済的影響度の評価を行う。次いで平準化された値を 1 人当り雇用者報酬でコントロールして経済的影響を除外する。これによって他の地域に比べて際立った特徴を持つ地域が選抜できるようになる。 3) 特徴的な地域の抽出とその要因分析社会的条件を平準化し、経済的条件をコントロールしてもなお進学率が際立って大きいか小さい地域が残るであろう。これらの地域は社会的・経済的条件以外に進学率を左右する、いわば地域特性とも言うべき特徴を有していると思われる。そしてこのような地域特性を規定しているものは何かを解明する必要がある。この段階での調査 7.

(9) はあまり進んでいないので、本稿では筆者の承知している範囲で所見を述べる。ここで、社会的条件平準化について読者の理解の助けになるように、数式を以って説明する。（記号の説明）. 𝐴：親世代人口（2010 年 40－59 歳人口（国勢調査、総務省統計局））. 𝐵：中卒者人口（2007 年 3 月中学校卒業者および中等教育学校前期課程修了者（学校基本調査、文部科学省））. 𝐶 ：親世代就業者数（2010 年 40－59 歳就業者人口（国勢調査、総務省統計局）） 𝐷：大学進学者数（2010 年大学入学者数（学校基本調査、文部科学省））. 𝛼 = 𝐵/𝐴：中卒者割合（対親世代人口） 𝛽 = 𝐶/𝐴：就業者割合（対親世代人口）. 𝜇 = 𝐷/𝐶 ：進学者割合（対就業者数）. 𝑘 = 𝐷/𝐵 ：進学率. 𝑓 ：第１次産業就業者比率. 該当県の場合は上記の記号をそのまま用い、全国の値についてはそれぞれの記号に頭にバーを冠する。例えば、𝛼�、𝛽̅ 、𝑓 ̅ のようにする。なお、全国並みに揃えることによって修正された値には添字1、2、3 を付す。. （計算式の説明）. 1. 中卒者割合（対親世代人口）を全国水準に合わせた場合 𝐵1 = 𝐴 ∙ 𝛼� （修正中卒生徒数）、従って 𝑘1 = 𝐷/𝐵1 （修正進学率１）. 2. 就業者割合（対親世代人口）を全国水準に合わせた場合 𝐶1 = 𝐴 ∙ 𝛽̅ （修正親世代就業者数）、 𝐷1 = 𝐶1 ∙ 𝜇（修正進学者数）、従って. 𝑘2 = 𝐷1 /𝐵1 （修正進学率２）. 3. 第１次産業の就業者割合を全国水準に合わせた場合. 第１次産業での大学進学者割合が、他の分野の 0.5 (1/2) になるように進学者割合の再計算を行う。この値をもとにして、当該地域の就業者割合が全国と同じとしたときの進学率を計算する。. 𝜇𝐴𝐴𝐴 = 0.5 ∙ 𝐷 / [𝐶 ∙ {0.5 ∙ 𝑓 + 1.0 ∙ (1 − 𝑓)}] （第１次産業の進学者割合）. 𝜇𝑂𝑂𝑂 = 1.0 ∙ 𝐷 / [𝐶 ∙ {0.5 ∙ 𝑓 + 1.0 ∙ (1 − 𝑓)}] （第１次産業以外の進学者割合）として、𝐷2 = 𝐶1 ∙ �𝑓 ̅ ∙ 𝜇𝐴𝐴𝐴 + �1 − 𝑓 ̅� ∙ 𝜇𝑂𝑂𝑂 � （修正進学者数２）、 8.

(10) 従って 𝑘3 = 𝐷2 /𝐵1 （修正進学率３）４．分析結果 (1) 社会的条件の平準化表 2 に、雇用者報酬（１人当り）及び進学率の原データとともに、前記３つの要因により進学率がどの程度影響を受けているかを示した。計測された進学率（原データ）に続けて、要因別に進学率に対する影響度（進学率変化の差分）を掲げている。最後の欄に、これらの影響を取り除き全国どの地域も同じような状況となったときに想定される進学率を掲載した。この表で注目されることは、首都圏及び関西圏の都府県では、1)中卒者割合と 2)就業者割合の平準化による影響が際立って大きいことである。これは、①親世代人口に比べて中学生の割合が少ない、②親世代就業者数に比べて進学者割合が多いことに他ならない。これらの現象をもたらす理由として次のことが考えられる。 1. 親世代の人口に比べて子供の数が少ない。全国的に少子化が進んでいるため大都市圏だけの特別な現象ではないが、都会では少子化の度合いが強いのかもしれない。また、単身者（未婚者、地方からの単身赴任者）が多いことも影響している。 2. 専業主婦の割合が地方より大きい。 3. 近隣各県から東京都または大阪府に所在する高校へ通学する場合、また高校生のときから親元を離れて有名校で学んでいる場合もこれに影響する。この分析では、就業者数 1 単位当り何人の進学者を支えているかという点に着目しているが、手持ちの資料では上述の現象で生ずる数値上のズレを修正することはできない。さらに、東京都と大阪府は表 2 で見るように雇用者報酬（１人当り）が突出しており、この後で行う経済的評価を歪めてしまうおそれがある。このような事情から以後の解析作業では東京都と大阪府は除外することにする。少子化が極端に進み、子のほとんどが進学しているのに子の数自体が少ないという場合には、この平準化処理による進学率は小さく算定される可能性がある。親が子の進学のために精一杯努力しているのに、子が少ないために評価が低いという現象で、一見奇異に感じられるかもしれない。しかしこのような状態は、元の進学率が非常に高くなければ発生しない。この検討では、東京都と大阪府を外した対象 45 道府県中、進学率の最高位は京都府の 64%である。従って、ここで懸念されるような限界状態にはまだゆとりがあると思われる。 9.

(11) 沖縄県の出生率が全国水準よりはかなり高いことは既に述べた。この影響は本表の 1)中卒者割合で表されるが、同県の他滋賀県 8.4%、長崎県・島根県 6.5%と西日本で多く見受けられるのは注目される。就業者構成比は第１次産業の影響を考慮したものである。第１次産業分野では子弟の進学率が他の分野の 2 分の 1 になると想定して計算しているが、いずれの地域においてもたいした影響はなかった。これは親世代の就業者割合で、第１次産業従事者が 2.62％までに低下しているからであろう。 (2) 経済的条件の影響評価とデータのコントロール図 2 に進学率（平準化後）と１人当り雇用者報酬との関係を示す。この場合の回帰式は. 次のようになる。ただしデータの処理は、東京都と大阪府を除く 45 道府県について行った。 𝑘3 = 0.0000878 w + 0.0965. ここで、 w：１人当り雇用者報酬（千円）、平均値は 𝑤 � = 4209 である。 ��3 = 0.4661 である。 𝑘3：進学率（平準化後）、平均値は 𝑘. w と𝑘3の相関係数は 0.1516、回帰式の適合性を示す決定係数は 0.2940 と余り大きくは. ない。しかしながら、それでも雇用者報酬が高くなれば進学率も上がるという傾向が見られるので、この影響を除去するために𝑘3（進学率）を w（雇用者報酬）でコントロールする。. 図 3 に道府県を雇用者報酬の低い順に並べ、それぞれの道府県に対応した進学率（平準化後）をコントロール（略号 Ctrl として表示）する前とコントロールした後の値で示している。後二者はそれぞれ折れ線で結ばれているが、そのうちコントロールした後の数値は、社会的条件はもちろんのこと、経済的条件も均質化したときの進学率となる。換言すれば、 ①出生率が同じ、②働いている人の割合が同じ、③産業構造も同じ、さらに、④勤め人の賃金も同じという環境のなかで、1 人の親が子供を進学させるのにどれほど寄与しているかを表したデータとも言える。それでは進学率の制約条件として収入の多寡がどの程度効いているか調べてみよう。先ず、社会的条件・経済的条件を均質な状態にした場合の進学率は、「進学率（Ctrl 後）」のデータを参照して、平均値 0.4661 に対し、最小 -0.0980、最大 +0.1437、従って変動幅は 0.2417 である。一方、経済的要素をコントロールする前の進学率は、「進学率（Ctrl 前）」を参照して、同じ平均値に対し、最小 -0.0963、最大 +0.1687、従って変動幅は 0.2650 となる。回帰式から数理的に推定すると、経済的には雇用者報酬の最低地域で -0.0714、最高地域で +0.0863、併せて 0.1577 変動しそうに思われるが、実際には地域特性の要素が卓 10.

(12) 越して経済的影響をほとんど見えなくしてしまっている。このため経済的影響が加わったときの効果は、変動幅 0.2417 を僅かに 0.0233 増やすだけに過ぎない。つまり、進学率を地域的にバラつかせている最大の要因は、学問に対する地域の価値観、学力、ムードなど、経済的要因よりも人的要因に支配されている要素が大きいと結論付けられる。 (3)特徴的な地域の抽出とその要因分析前項で調べた「進学率（Ctrl 後）」を見れば、他に比べて顕著な値を示す上位グループ、下位グループを容易に抽出することができる。ここでは平均値から ±6% 外れたものを選び出して下に示す。これら道府県については、図 3 に上位グループには ◯ 印を、下位グループには △ 印を付している。上位グループ. 下位グループ. 京都府：. +0.6098. 北海道：. 奈良県：. +0.5821. 神奈川県： 0.3846. 山梨県：. +0.5790. 山口県：. 0.3873. 沖縄県：. +0.5327. 高知県：. 0.4016. 愛媛県：. +0.5289. 大分県：. 0.4026. 0.3681. 先に述べたように、現在のところこれらの道府県を特徴付けているのは何かについては、十分調査は進んでいない。しかしながら筆者の勤務地である高知県についてはいささか思い当たるところがあるので、所見を述べてみたい。（高知県の場合）高知県の経済状況と進学率、さらに私立中学への受験競争については既に述べた。県内には中高一貫の私立中学が 3 校あるがいずれも進学校として評価が高く、親元から通学できない生徒のために寄宿舎も設けている。小学生の多くはこれらの中学への入学を目指して 5 年生の頃から塾通いをしている。全国学力テストでは県内中学生の成績は芳しくない。この原因は、優秀な生徒が私立中学に集まっているために、テスト対象となっている公立中学では学力の点で遅れをとっているのであろうと思われる。このような事情を考慮すると、高知県は統計データから受ける印象とは異なり、実は熱心な教育県なのである。それにも関わらず進学率が低迷している理由については、農業者もしくは自営業の割合が高いからとする見解があるが、今やその割合は全国平均と比べて大きく異なる訳ではない。県内大学の収容能力（定員）が小さいから進学が困難になっているとする意見もある。確かに高知県の自県内進学率が 18%と、北海道 70%、沖縄県 60%、京都府 50%と比べれば 11.

(13) 低い。県内収容能力（定員）のうちの高知県の割合が 26%しかないところを見ると、この説も疑わざるを得ない。筆者は進学率が低い理由として、私立中高と公立の間の大きな学力格差に原因があるのでないかと見ている。私立中学の受験に向けてしのぎを削った結果、受かった者と受からなかった者との落差は大きく、いわば受験エリートとそうでない者とに選別されたような状況になっている。もちろん公立高校の中にも進学校は存在する。しかしながら失意のまま公立中学で学んでいる者にとっては、向学心を持続させるのはなかなか難しいかもしれない。つまり中学受験の段階で受験競争から取り残されたような気分になっているのではないかと思われる。これに加えて、大学とはそれなりに出来のいい者が行くべきところ、進学先もそれなりに評価されているところでなければ行って仕方がない、といういわば伝統的な価値観が根強いのではないか。高知県の県内大学入学率が低いのもその感情を物語っているのかもしれない。そして、もしこれが実情であるとすれば、進学率が低いからといってあながち悲観すべきものではないのかもしれない。. ５．おわりに進学率の変化を男女別に見ると、男 33.1%、女 15.0%（1990）から男 54.6%、女 43.7% （2010）となっている。全体として 24.3%から 49.3%へと 25.0%増加したが、これに対する女性の寄与度は 6 割近くに達する。今までの短大から大学に振り変わった分を考慮してもなお女性の進出には目覚しいものがある。進学率の上昇が地域格差を薄めるのか、あるいは拡大させるのかは興味深いところである。少なくともこの 20 年間に関しては、格差は最高 33.5%、最低 15.4%から、最高 73.1%、最低 33.5%へと拡大した。序列は、幾つか例外はあるものの、おおよそ固定化している（図 4 参照）。この序列は経済格差と結び付けて論じられることが多いが、地域間のバラつきをこれだけで説明することは難しい。地域間で比較するならば、地域の社会的・経済的条件を揃える必要があると考えたところからこの研究は出発した。もともとデータのバラつきが大きく、しかも何が関係しているか分からないものを重相関の統計処理で解析するのは容易でない。本稿で述べた方法は、特異な傾向を示すものを確実にかつ恣意的な要素が入り込まないようにして選び出すために考えたものである。進学率は高ければ高い方がいいのか、ほどほどでいいのかは議論が分かれるところであろう。同じことが地域格差についても言える。どの地域も揃って高い方がいいとする立場もあれば、価値観の違いに地域差があってもいいではないかという考えもある。しかしながら、もし他よりも進学率が低く、しかも納得できない制約のために進学率が抑えられているのならばそれは改善されるべきであろう。このような観点からここで抽出したいくつかの地域についてはさらに研究を進める必要がある。 12.

(14) 遺憾ながら、人によって学問に向き不向きがあることは認めざるを得ない。初等教育から中等、高等とレベルが上がるにつれてこの向き不向きの違いは顕著になる。本人が希望すれば高等教育を受けられるようにすることは必要であるが、誰しも大学へ行くべきだと考えるならば行き過ぎであろう。成熟社会で進学率が高くなるのは当然であるとしても、学問を必要として学ぶ場合もあれば、職に就くのを遅らせるために大学で時を過ごすという場合もなしとはしない。図 5 に高校生が進学を考えた理由を掲げた。これを見れば大学進学がいわばファッションとなっていることも認めざるを得ない。このことに親として了解できるかどうかは当然地域によって違いが生じても仕方がないように思える。このようなことを念頭に置きつつ今後の研究を進めることとしたい。. 13.

(15) 参考文献 Becker, G.(1964). Human Capital: A Theory and Empirical Analysis with Special. Reference to Education. Chicago: the University of Chicago Press.（日本語訳版：『人的資本―教育を中心とした理論的・経験的分析』佐野陽子訳、東洋経済新報社（1976）。相澤真一（2011）、「教育アスピレーションからみる現代日本の教育格差. 趨勢変化と国際. 比較を通じて」『現代の階層社会２階層と移動の構造』石田浩・近藤博之・中尾啓子編、第８章荒牧草平（2000）、「教育機会の格差は縮小したか教育環境の変化と出身階層間格差」、『日本の階層システム３戦後日本の教育社会』近藤博之編、東京大学出版会乾友彦・権赫旭・妹尾渉・中室牧子・平尾智隆・松繁寿和（2012）「若年労働市場における教育過剰―学歴ミスマッチが賃金に与える影響―」ESRI Discussion Paper Series No.294 苅谷剛彦（2001）『階層化日本と教育危機―不平等再生産から意欲格差社会(インセンティブ・ディバイド)へ』有信堂高文社（翻訳版：Kariya, T. Education Reform and Social. Class in Japan: the Emerging Incentive Divide. edited by M. Burtscher, New York: Routledge, 2013.）小林雅之（2009）『大学進学の機会均等化政策の検証』東京大学出版会数土直紀（2010）『日本人の階層意識』講談社選書メチエ橘木俊詔編（2004）『封印される不平等』東洋経済新報社千葉雄二（2006）「鳥取県の経済・産業格差と地方制度の諸影響」『TORC レポート』第 28 号。奈良県（2008）「平成 20 年度奈良県 GDP 統計（県民経済計算）について分析版」濱中義隆・米澤彰純、（2011）、「高等教育の大衆化は何をもたらしたのか？グレーゾーンとしての「専門学校」」『現代の階層社会１格差と多様性』佐藤嘉倫・小嶋史章編、第 19 章。原純輔・盛山和夫（1999）『社会階層豊かさの中の不平等』東京大学出版会山口県（2006）「なぜ、山口県の１人当たりの県民所得は全国平均を下回っているのか？」（平成 18 年度県民経済計算からみる山口県経済の特徴）. 14.

(16) 表1 都道府県別人口、就業者、進学者. 都道府県名. 01 北海道 02 青森県 03 岩手県 04 宮城県 05 秋田県 06 山形県 07 福島県 08 茨城県 09 栃木県 10 群馬県 11 埼玉県 12 千葉県 13 東京都 14 神奈川県 15 新潟県 16 富山県 17 石川県 18 福井県 19 山梨県 20 長野県 21 岐阜県 22 静岡県 23 愛知県 24 三重県 25 滋賀県 26 京都府 27 大阪府 28 兵庫県 29 奈良県 30 和歌山県 31 鳥取県 32 島根県 33 岡山県 34 広島県 35 山口県 36 徳島県 37 香川県 38 愛媛県 39 高知県 40 福岡県 41 佐賀県 42 長崎県 43 熊本県 44 大分県 45 宮崎県 46 鹿児島県 47 沖縄県全国（注）. 親世代（40-59） B: 子世代 A: 親世代（2007.3中卒第１次産業第１次産業以（40-59人口） C: 就業者総数者人口）従事者外の従事者. 1,473,868 375,037 350,615 613,887 291,350 305,484 537,747 784,666 536,486 520,171 1,902,464 1,619,285 3,459,648 2,410,954 615,844 272,086 290,641 204,132 227,784 543,730 526,516 982,953 1,875,429 473,435 353,939 634,904 2,229,860 1,435,969 358,277 255,451 149,053 176,675 467,530 711,001 355,475 200,410 245,347 363,148 188,718 1,289,898 219,145 377,847 466,250 299,214 293,640 446,385 370,866. D: 子世代（2010 大学進学者）. 53,333 15,237 14,576 23,481 10,987 12,689 23,127 30,452 20,452 19,984 65,767 54,625 99,496 74,681 24,497 10,176 11,321 8,448 9,282 21,809 20,877 37,360 68,662 18,577 13,922 23,356 79,543 53,886 14,179 10,677 6,223 7,563 19,042 27,892 14,078 7,782 9,453 14,542 7,436 49,470 9,764 16,335 19,616 11,885 12,315 19,142 17,846. 1,103,314 287,022 277,663 461,428 231,227 252,070 416,793 606,232 418,268 411,130 1,438,657 1,201,944 2,377,748 1,731,333 504,807 227,367 240,134 170,914 179,354 453,976 428,071 799,905 1,466,793 378,446 279,245 479,102 1,550,206 1,052,190 255,317 194,183 120,842 146,046 366,711 553,046 276,550 149,811 191,645 279,196 142,475 948,776 176,905 293,500 365,141 234,122 232,526 346,167 254,708. 70,622 27,337 20,991 16,992 13,683 16,084 18,929 22,383 15,933 13,708 14,508 23,884 6,857 9,371 16,760 3,105 4,001 2,766 6,339 21,491 7,213 19,323 21,376 7,888 3,410 5,306 4,977 10,996 3,710 12,397 5,303 5,342 7,465 7,485 5,919 7,819 5,069 13,374 12,037 19,446 11,716 17,867 27,465 10,211 20,175 24,489 11,188. 1,032,692 259,685 256,672 444,436 217,544 235,986 397,864 583,849 402,335 397,422 1,424,149 1,178,060 2,370,891 1,721,962 488,047 224,262 236,133 168,148 173,015 432,485 420,858 780,582 1,445,417 370,558 275,835 473,796 1,545,229 1,041,194 251,607 181,786 115,539 140,704 359,246 545,561 270,631 141,992 186,576 265,822 130,438 929,330 165,189 275,633 337,676 223,911 212,351 321,678 243,520. 20,861 5,305 4,878 10,728 4,171 4,892 8,596 15,594 9,906 9,457 32,733 27,951 72,772 40,142 10,480 4,600 5,351 4,013 5,171 9,529 9,762 17,907 35,967 8,446 6,988 14,934 42,150 28,823 7,927 4,707 2,465 2,995 9,222 14,888 5,145 3,616 4,600 6,494 2,834 22,833 3,842 6,061 7,434 4,377 4,486 6,672 6,122. 33,083,214 1,215,843. 24,953,006. 654,710. 24,298,296. 598,827. 親世代のデータは、2010年国勢調査（総務省統計局）http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/NewList.do?tid=000001039448を使用。子世代のデータは、2010年度学校基本調査（文部科学省）「表19出身高校の所在地県別入学者数」を使用。子世代大学進学者は、過年度卒業者を含む。. 15.

(17) 表2 都道府県別雇用者報酬、進学率と社会的条件の平準化. 都道府県名. 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47. 北海道青森県岩手県宮城県秋田県山形県福島県茨城県栃木県群馬県埼玉県千葉県東京都神奈川県新潟県富山県石川県福井県山梨県長野県岐阜県静岡県愛知県三重県滋賀県京都府大阪府兵庫県奈良県和歌山県鳥取県島根県岡山県広島県山口県徳島県香川県愛媛県高知県福岡県佐賀県長崎県熊本県大分県宮崎県鹿児島県沖縄県. 全国平均. 雇用者報酬（１人当り）千円. 社会的条件の平準化進学率. 4,523 3,752 3,782 4,457 3,396 3,703 4,002 4,374 4,551 4,475 4,779 4,740 6,285 5,192 4,046 4,278 3,970 4,056 4,386 4,394 4,095 4,062 4,528 4,391 4,110 4,495 5,405 4,771 4,794 4,440 3,837 4,017 4,481 4,502 4,137 4,035 4,508 3,683 4,426 4,493 3,642 3,844 4,094 4,034 3,591 3,752 3,811. 0.3911 0.3482 0.3347 0.4569 0.3796 0.3855 0.3717 0.5121 0.4844 0.4732 0.4977 0.5117 0.7314 0.5375 0.4278 0.4520 0.4727 0.4750 0.5571 0.4369 0.4676 0.4793 0.5238 0.4546 0.5019 0.6394 0.5299 0.5349 0.5591 0.4409 0.3961 0.3960 0.4843 0.5338 0.3655 0.4647 0.4866 0.4466 0.3811 0.4616 0.3935 0.3710 0.3790 0.3683 0.3643 0.3486 0.3430. 4,674. 0.4925. 1) 中卒者割合. 2) 就業者割合. 3) 就業者構成比. -0.0060 0.0367 0.0439 0.0186 0.0099 0.0502 0.0633 0.0287 0.0181 0.0215 -0.0295 -0.0420 -0.1591 -0.0845 0.0352 0.0080 0.0283 0.0599 0.0606 0.0399 0.0369 0.0164 -0.0020 0.0308 0.0353 0.0006 -0.0156 0.0113 0.0430 0.0605 0.0539 0.0653 0.0524 0.0360 0.0284 0.0263 0.0235 0.0400 0.0275 0.0201 0.0836 0.0654 0.0549 0.0298 0.0514 0.0581 0.1061. 0.0029 -0.0056 -0.0180 0.0016 -0.0193 -0.0374 -0.0117 -0.0128 -0.0164 -0.0226 -0.0012 0.0076 0.0558 0.0228 -0.0370 -0.0448 -0.0436 -0.0530 -0.0260 -0.0461 -0.0365 -0.0363 -0.0186 -0.0274 -0.0236 -0.0003 0.0437 0.0160 0.0352 -0.0039 -0.0314 -0.0404 -0.0206 -0.0173 -0.0120 0.0044 -0.0175 -0.0092 -0.0004 0.0122 -0.0313 -0.0127 -0.0160 -0.0143 -0.0198 -0.0111 0.0441. 0.0076 0.0137 0.0092 0.0026 0.0063 0.0077 0.0042 0.0029 0.0029 0.0017 -0.0038 -0.0015 -0.0073 -0.0050 0.0015 -0.0026 -0.0022 -0.0024 0.0027 0.0047 -0.0022 -0.0005 -0.0030 -0.0012 -0.0036 -0.0049 -0.0064 -0.0045 -0.0038 0.0097 0.0038 0.0022 -0.0015 -0.0035 -0.0009 0.0066 0.0001 0.0053 0.0124 -0.0014 0.0092 0.0076 0.0106 0.0034 0.0125 0.0091 0.0045. （注）雇用者報酬データは、2009年、県民経済計算（内閣府） http://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/kenmin/files/contents/main_h21.htmlを使用。. 16. 進学率（平準化後）. 0.3956 0.3931 0.3698 0.4797 0.3765 0.4060 0.4274 0.5308 0.4890 0.4738 0.4632 0.4757 0.6208 0.4709 0.4276 0.4126 0.4551 0.4794 0.5945 0.4354 0.4658 0.4590 0.5003 0.4568 0.5100 0.6348 0.5516 0.5577 0.6334 0.5071 0.4224 0.4231 0.5146 0.5490 0.3809 0.5020 0.4927 0.4827 0.4206 0.4925 0.4549 0.4314 0.4285 0.3871 0.4085 0.4047 0.4977.

(18) (%). 0. ’66. 68 ’70. 72. 74 76. 78 ’80. 82. 84. 86. 88 ’90 92. 94. 96. 98 ’00. 02. 04. 06 08 ’10 ’12(年度). （注）大学（学部）進学率（過年度卒含む）＝大学（学部）の入学者 / 18 歳人口（3 年前の中学校卒業者及び中等教育学校前期課程修了者）（出典）文部科学省（2012）「平成２４年度学校基本調査（確定値）調査結果のポイント」を修正のうえ掲載 http://www.mext.go.jp/component/b_menu/other/__icsFiles/afieldfile/2012/12/21/1329238_1_1.pdf. 図１進学率の推移. 17.

(19) 18.

(20) 19.

(21) 青森県沖縄県岩手県北海道秋田県福島県新潟県高知県山形県宮崎県埼玉県茨城県鹿児島県宮城県長野県群馬県佐賀県鳥取県長崎県熊本県和歌山県島根県三重県静岡県千葉県滋賀県栃木県岐阜県山口県大分県石川県福井県福岡県大阪府山梨県愛知県徳島県神奈川県愛媛県富山県奈良県広島県香川県岡山県兵庫県京都府東京都. 岩手県沖縄県青森県鹿児島県宮崎県山口県大分県長崎県福島県熊本県秋田県高知県山形県北海道佐賀県島根県鳥取県新潟県長野県和歌山県愛媛県富山県三重県宮城県福岡県徳島県岐阜県石川県群馬県福井県静岡県岡山県栃木県香川県埼玉県滋賀県千葉県茨城県愛知県大阪府広島県兵庫県神奈川県山梨県奈良県京都府東京都. 1990 02 47 03 01 05 07 15 39 06 45 11 08 46 04 20 10 41 31 42 43 30 32 24 22 12 25 09 21 35 44 17 18 40 27 19 23 36 14 38 16 29 34 37 33 28 26 13. 03 47 02 46 45 35 44 42 07 43 05 39 06 01 41 32 31 15 20 30 38 16 24 04 40 36 21 17 10 18 22 33 09 37 11 25 12 08 23 27 34 28 14 19 29 26 13. 2010. ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●. （順位上昇）. ● ● ● ● ● ● ● ●. ●. （順位下落）. ● ● ●. ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●. 図 4 都道府県の序列比較（1990 - 2010）. 20.

(22) （注）無回答を除く（出典）東京大学大学院教育学研究科大学経営・政策研究センター（2007）『高校生の進路追跡調査 http://ump.p.u-tokyo.ac.jp/crump/resource/crumphsts.pdf. 図５. 進学を考えた理由. 21. 第一次報告書』図１－９を掲載.

(23)